## SISTEM MONITORING GAS CO PADA PARKIRAN BASEMENT MALL DI JAKARTA MENGGUNAKAN METODE REAL-TIME

## BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT)
1 Fikri Faisal Adli, 2 Ajib Setyo Arifin
1,2 Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia Depok, Jawa Barat
1 fikri.faisal71@ui.ac.id, 2 ajib@eng.ui.ac.id

## Abstrak
Kadar  kualitas  udara  yang  ada  pada  suatu  daerah  menjadikan  tolak  ukur  keamanan dan  kebersihan  daerah  tersebut.  Begitu  juga  dengan  area  tertutup  seperti  parkiran  basement. Persentase kadar gas yang terperangkap di parkiran basement jauh lebih tinggi dibandingkan tempat tertutup lainnya. Hal ini dikarenakan pada area tersebut terdapat aktivitas keluar masuk kendaraan  sehingga  potensi  terperangkapnya  gas  karbon  monoksida  (CO)  yang  berasal  dari kendaraan  sangat  tinggi.  Berdasarkan  kondisi  tersebut  diperlukan  untuk  dibuat  sistem monitoring  kadar  gas CO  di  area  parkir.  Pada  penelitian  ini,  dibuat  sistem  monitoring  kadar gas  CO  dengan  metode  real-time  berbasis  Internet  of  Things  (IoT).  Sensor  gas  yang  dipakai adalah MQ-7 yang digabungkan dengan mikrokontroler Arduino Uno. Untuk jalur pengiriman data  secara  real-time  digunakan  WiFi  modul  ESP8266.  Data  yang  telah  diambil  oleh  sensor akan  disimpan  dalam  ThingSpeak  cloud  melalui  ESP8266.  Berdasarkan  hasil  monitoring didapatkan  nilai  kadar  gas  CO  parkiran  basement  cukup  tinggi,  yaitu  dengan  nilai  rata-rata 15,52 ppm dan nilai tertinggi ada pada 17,27 ppm.
Kata Kunci : basement, IoT, karbon monoksida, monitoring, real-time.

## Abstract
Air quality index in an area is an index for reporting daily air quality for safety and cleanliness of  the  area, likewise  with  closed  spaces  such  as  basement  parking.  The  percentage  of  gas trapped in the basement parking lot is much higher than in other enclosed places. It is because, in  that  area,  there  is  an  activity  in  and  out  of  the  vehicle  so  that  the  potential  for  trapping carbon  monoxide  (CO)  gas  coming  from  the  vehicle  is  very  high.  Under  these  conditions,  it  is necessary to set up a CO gas content monitoring system in the parking area. In this study, the real-time  method  based  on  the  Internet  of  Things  (IoT)  is  used  to  create  a  CO  gas  content monitoring  system.  The  gas  sensor  used  is  the  MQ-7,  that  is  combined  with  the  Arduino  Uno microcontroller. The WiFi module ESP8266 is used for the data transmission path in real-time. The researcher used ThingSpeak cloud via ESP8266 to store the data that has been taken by the sensor. Based on the monitoring results, the basement parking CO gas value is quite high, with an average value of 15.52 ppm, and the highest value is at 17.27 ppm.
Keywords : basement , carbon monoxide, IoT, monitoring, real-time.

## PENDAHULUAN
Nilai  index  kualitas  udara  menjadi perhatian  utama  bagi kota-kota  besar, terutama  di  kawasan  ibu  kota.  Hal  ini dikarenakan  nilai  tersebut  menjadi  tolak  ukur bagi  level  kesehatan  dan  kenyamanan  suatu daerah  [1].  Kota-kota  besar,  contohnya Jakarta,  pasti  memiliki  banyak  gedung- gedung  pencakar  langit  dan  bangunan- bangunan  besar  yang  dipakai  untuk  aktivitas perkantoran,  perbelanjaan,  dan  penginapan. Lingkungan seperti itu mengakibatkan beberapa  kota  besar  saat  ini  memiliki  sedikit lahan  kosong  untuk  dijadikan  tempat  parkir. Alhasil,  gedung-gedung  tersebut  pun  harus membuat  tempat  parkir  dengan  jenis indoor atau basement agar  dapat  menampung kendaraan  yang  terparkir.  Kondisi  seperti  ini mengakibatkan  kuantitas  interaksi  manusia dengan  lingkungan  sekitar  menjadi  sangat tinggi  ditambah  dengan  jumlah  penduduk yang  sangat  tinggi  di  kota-kota  besar,  pasti banyak  juga  aktivitas  yang  terjadi  di  gedung- gedung  pencakar  langit  atau  bangunan  besar tersebut  baik  di  saat  hari  kerja  ( workday ) maupun akhir pekan ( weekend ) [2].
Aktivitas  masyarakat  perkotaan  yang meningkat biasanya berdampak dengan penggunaan  kendaraan  pribadi  yang  berlebih dibandingkan dengan angkutan umum. Hal ini menyebabkan  kadar  kualitas  udara  menjadi menurun  karena  meningkatnya  polusi  udara. Berdasarkan  kondisi  ini  diperlukan  alat  yang dapat mengukur kadar polusi udara [3,4]. Gas
karbon  monoksida  (CO)  yang  dikeluarkan oleh  kendaraan  memiliki  kontribusi  sekitar 70%  dalam  pencemaran  kualitas  udara.  CO merupakan  salah  satu  gas  yang  sangat berbahaya  bagi  makhluk  hidup,  khususnya manusia.  Hal  ini  dikarenakan  jenis  gas  CO yang memiliki sifat tidak berbau, tidak berasa dan  tidak  berwarna  sehingga  sangat  sulit untuk  dideteksi  secara  kasat  mata.  Gas  ini juga  memiliki  sifat  yang  mudah  masuk  ke dalam  aliran  darah  manusia  sehingga  sangat berbahaya.
Pembuatan  alat  untuk  mendeteksi keberadaan  suatu  gas  sudah  dilakukan  pada beberapa  penelitian  terdahulu.  Salah  satunya adalah penelitian mengenai teknologi Narrowband IoT (NB-IoT), yang jika dibandingkan  dengan  jaringan  Generasi  ke-4 (4G), ZigBee  dan teknologi komunikasi jarak pendek lainnya, memiliki karakteristik kapasitas besar, jangkauan luas, biaya rendah, dan  konsumsi daya rendah [5]. H. Amer, dkk membuat  monitoring  kualitas  udara  dengan versi low  budget dengan  cara  menggunakan N odeMCU dan sistem komunikasi Local Area Network (LAN)  [6]. Kiran  Patil  V,  dkk membuat  alat  monitoring  gas  yang  jadi penyebab  efek  Rumah  Kaca  (Greenhouse), yaitu  karbon  dioksida  (CO 2 ),  CO,  Methane (CH 4 ),  dan  Nitrous  Oxide  (N 2 O)  [7]. Pendeteksian yang dilakukan adalah menggunakan  Xbee  dan  Ethernet  Shield sebagai  alat  komunikasi  yang  terhubung  ke mikrokontroler  Arduino  Uno.  Alat  ini melakukan pendeteksian dengan  menggunakan
metode real-time .  Lalu  data  yang  didapat akan dikirimkan  ke Thingspeak cloud dengan berbasis  IoT.  Sistem  pendeteksian  itu  akan memberikan  notifikasi  kepada  pengguna tertentu  melalui Short  Message  Service (SMS) notifikasi.  Sistem  pendeteksian  ini  sayangnya hanya  dipakai  untuk  mendeteksi  di  area terbuka dan  menggunakan sistem  komunikasi Point-to-point.
Gagan Parmar, et al. membuat sistem monitoring  polusi  udara  berbasis  IoT  dengan model Low - cost [8] . Prototype ini  dibuat menggunakan  sensor  gas  semikonduktor murah  yang  dikombinasikan  dengan Wireless
Fidelity (WiFi) modul.  Sensor  gas    yang dipakai  dapat  mengukur  kadar  gas  CO,  CO 2 ,
Sulfur Dioksida (SO 2 ), dan Nitrogen Dioksida (NO 2 ). Data yang telah diambil melalui sensor akan  diolah  menggunakan  mikrokontroler Arduino  Raspberry  pi  3  yang  terhubung  ke webserver .  Visualisasi  data  yang  dihasilkan akan berbentuk MEAN stack .
Berdasarkan  dari  penelitian-penelitian yang  sudah  ada,  sistem  monitoring  gas  yang telah  dibuat belum pernah ada yang  mencoba dalam  ruang  tertutup  seperti  di  area  parkiran basement. Area  tertutup  seperti  parkiran basement merupakan  area  yang  sangat  rentan terperangkapnya  gas  berbahaya.  Meningkatnya aktiftas  dalam  gedung  parkir indoor atau basement secara  otomatis  akan  menghasilkan peningkatan gas CO yang berasal dari kendaran bermotor  yang  terparkir  di  parkiran  tersebut. Kadar  gas  yang  tinggi  dapat  menyebabkan keracunan gas CO bila tidak adanya monitoring
kondisi  udara  di  parkiran indoor atau basement .
Pembuatan alat untuk memonitor kadar gas CO dalam parkiran cukup penting sebagai salah satu solusi terkini untuk menanggulangi resiko  terjadinya  tingkat  gas  berbahaya  serta terjadinya  keracunan  gas.    Penelitian  ini  ber- tujuan  untuk  menciptakan  alat  yang  praktis dan  mudah  digunakan  untuk  memonitoring gas CO dalam parkiran indoor atau basement sehingga  kejadian  keracunan  atau  peningkatan gas CO berlebih tidak terjadi dan dapat segera di tanggulangi.

## METODE PENELITIAN
Pembuatan sistem monitoring gas CO parkiran basement berbasis  IoT  ini  dilakukan dalam  beberapa  tahapan  yang  nantinya  akan berpengaruh  pada  proses  pengambilan  data dan data yang dihasilkan. Berikut ini dijelaskan tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan.

## Diagram Alur Sistem
Sistem  monitoring  gas  CO  ini  dibuat untuk  melakukan  pengukuran  kadar  gas  CO yang  terdapat  pada  area  parkiran basement mall-mall di Jakarta. Alat ini dapat digunakan secara  kontiniu  dengan  sistem  komunikasi berbasis  IoT.  Data  yang  didapatkan  akan disimpan  menggunakan cloud  storage dari ThingSpeak  Cloud  dengan  cara  dikirimkan secara real-time mengunakan  modul  WIFI ESP  8266  yang  terhubung  langsung  dengan sensor  gas  dan  mikrokontroler  Arduino  Uno.
SENSOR CO MIKROKONTROLER ARDUINO UNO + ESP 8266 (WIFI MODULE) CARBON MONOXIDE DATA UDARA
Gambar 1. Diagram alur sistem monitoring gas CO pada parkiran basement berbasis IoT
Berdasarkan  Gambar  1,  sistem monitoring  bekerja  dengan  cara  sensor  gas yang terhubung dengan rangkaian mikrokontroler Arduino Uno dan modul WIFI ESP8266  mengambil  data  kadar  gas  CO  dari lingkungan  sekitar  area basement .  Setelah sensor  mendapatkan  data  selanjutnya  data tersebut  di  proses  oleh  mikrokontroler Arduino  Uno  dan  diteruskan  ke  ThingSpeak cloud  melalui  modul WIFI. Pada ThingSpeak cloud  data  diolah  menjadi  grafik  yang nantinya  akan  dapat  dilihat  oleh  pihak pengguna  otoritas  sehingga  data  dapat  dilihat secara real-time .
ThingSpeak  adalah platform  cloud IOT open  source dan  API  yang  digunakan untuk menyimpan data sensor secara real time dan  menganalisis  data  kapan  pun  diperlukan menggunakan  perintah HyperText  Transfer Protocol (HTTP)  [9].  Untuk  memasukkan data  ke  ThingSpeak  harus  dibuat  akun terlebih dahulu. Setelah akun dibuat, pengguna  akan  mendapatkan  saluran  data (channel)  yang  bisa  diisi  dengan  data  dari sistem  yang  terhubung  ke  ThingSpeak.
Pengguna  dapat  membuat  channel  hingga  8 buah  channel  yang  bisa  diisi  dengan  data yang  berbeda-beda.  Penggunaan  ThingSpeak cloud  ini  sangat  memungkinkan  untuk  sistem monitoring yang  memakai sistem  komunikasi multi-to-point dengan  maksimum  modul sistem  monitoring  8  buah.  Data  yang dimasukkan  ke  dalam  cloud  ini  akan direpresentasikan  dalam  bentuk  grafik  dari masing-masing sensor.

## Data Sampel
Pengambilan data untuk sistem nonitoring  ini  akan  dilakukan  pada  parkiran basement mall-mall  di  Jakarta.  Metode penelitian  yang  dipakai  pada  penelitian  ini adalah  dengan  metode  kuantitatif.  Dengan begitu  diperlukan  perhitungan  statistik  untuk data-data yang diambil pada sistem monitoring ini. Pada penelitian ini, perhitungan  statistik  yang  dipakai  adalah menggunakan Teori Slovin. Untuk
mendapatkan  data  monitoring  gas  CO  pada parkiran basement mall  di  jakarta  diperlukan perhitungan  statistik  agar  dapat  menentukan
berapa  jumlah  sample  data  minimal  yang diperlukan  mengingat  jumlah  parkiran  mall yang  memiliki  basement  jumlahnya  sangat banyak.  Dengan  menggunakan  teori  Slovin sampel  data  yang  diperlukan  dapat  mewakili keseluruhan  populasi  yang  ada  [10].  Berikut adalah  rumus  Slovin  yang  dipakai  untuk penentuan sample minimal yang diperlukan :
(1)
Pada persamaan (1), nilai N adalah nilai dari  jumlah  total  populasi  mall  di  Jakarta yang  memiliki  parkiran basement .  Kemudian untuk  nilai n adalah  jumlah  sampel  minimal. Sedangkan  nilai e adalah  margin error . Berdasarkan rumus pada persamaan (1) nilai e ditentukan besarannya oleh peneliti berdasarkan tingkat  kesalahan  dalam  bentuk  persentase. Sehingga nilai e bisa disesuaikan dengan jenis penelitian yang dilakukan.

## Sistem Monitoring berbasis Arduino Uno
Gambar 2. Skema diagram arsitektur sistem monitoring gas CO
Pada  modul  monitoring  ini  juga dipasang Liquid  Crystal  Display (LCD)  yang berfungsi  untuk  pemantauan  langsung  modul monitoring  saat  dilakukan  pengecekan
perawatan.  Penggunaan  lampu Light  Emmiting Diode (LED)  berwarna  merah  dan  hijau  juga difungsikan  sebagai  alat  bantu  notifikasi selain  data  ditampilkan  melalui  LCD  panel. Semua alat-alat ini disimpan di  dalam sebuah box kecil yang terbuat dari mika sehingga alat monitoring  ini  mudah  dilepas  pasang  jika diaplikasikan.
Sesuai dari Gambar 2, sensor gas MQ 7 dihubungkan ke mikrokontroler Arduino Uno ke  pin  analog  A2.  Untuk  WiFi  modul
ESP8266  dihubungkan  ke  Arduino  ke  pin digital  nomor  10  dan  11.  Lalu  untuk  LCD dihubungkan  dengan  modul Inter  Integrated Circuit (I2C)  yang  merupakan  komunikasi jenis  serial  dua  arah  yang  menggunakan  dua saluran yang didesain khusus untuk mengirim maupun  menerima  data.  Rangkaian  LCD  dan modul  I2C  ini  dihubungkan  ke  Arduino melalui pin analog A4 dan A5. Serta dua buah LED  dihubungkan  ke  pin  digital  nomor  12 dan 13.
Gambar 3. Penampakan modul sistem monitoring gas CO bagian luar
Pada Gambar 3 ditunjukkan penampakan dari bagian luar dari modul sistem monitoring gas  CO.  Pada  bagian  atas  penampang  modul terdapat LCD ukuran 16x2 sebagai  alat bantu untuk  menampilkan  status  koneksi  modul  ke server dan besar kadar gas CO yang dideteksi. Lalu  ada  2  buah  LED  yang  berwarna  merah
sebagai  tanda  pengukuran  gas  melebihi ambang batas toleransi dan warna hijau untuk tanda  udara  masuk  kategori  aman  karena kadar  gas  CO  di  bawah  batas  toleransi.  Pada bagian  samping  terdapat  sensor  gas  MQ7 yang  berguna  untuk  mengambil  data  kadar gas  CO  dan  modul  WiFi  ESP8266  yang
berfungsi  untuk  menghubungkan  modul sistem  monitoring  ini  ke  server  ThingSpeak cloud .
Pada  bagian  dalam  modul  terdapat mikrokontroler  Arduino  Uno  yang  terhubung sensor gas MQ7, LCD, LED dan modul WiFi. Pada  rangkain  modul  ini,  semua  bagian-
bagian perangkat dihubungkan dengan menggunakan  kabel jumper jenis  tembaga (cooper).  Pada  modul  ini,  kabel  jumper  yang dipakai  adalah  yang  warna  warni  agar  dapat memudahkan maintenance alat.  Setelah  modul dibuka  maka  penampakan  bagian  dalam modul  ditunjukkan  pada  Gambar  4  berikut.
Gambar 4. Penampakan modul sistem monitoring gas CO bagian dalam
Sistem  monitoring  gas  CO  ini  dibuat dengan  menggabungkan  semua  komponen- komponen  yang  diperlukan  ke  dalam  sebuah kotak  berbahan  mika.  Hal  ini  dilakukan  agar sistem  ini  tidak  mudah  terekspose  dengan area  sekitar,  aman,  dan  juga  menjadikannya mudah untuk dibawa-bawa. Selain itu, dengan menggunakan  kotak  mika  sebagai  wadah, membuat susunan kabel menjadi lebih rapi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan pada parkiran basement mall-mall di Jakarta. Waktu pengambilan data  diatur  agar  dilakukan  pada  waktu  yang setara, yaitu pada hari Sabtu dan Minggu dari pukul 13.00 hingga pukul 20.00 WIB. Hal ini dilakukan karena pada rentang waktu tersebut tingkat aktivitas di parkiran basement mall-mall
di  Jakarta  berada  pada  kondisi  yang  sangat tinggi.  Sehingga  data  yang  dikumpulkan  dapat diolah  dengan  variabel  yang  sama  walaupun dilakukan  di  beberapa  tempat  yang  berbeda- beda.
Sebelum  dilakukan  pengukuran  data, hal  yang  harus  dilakukan  adalah  melakukan pengaturan  pada  sistem  monitoring  agar  data yang  diambil  bisa  diterjemahkan  menjadi bentuk  satuan Part  per  Million (PPM).
Pembacaan  data  cukup  menggunakan  data matematis  yang  ada  pada  datasheet  MQ-7 karena sensor gas yang  dipakai adalah sensor MQ-7[12]. Akan tetapi, hasil yang didapatkan menjadi  tidak  valid  karena  perhitungan matematis dari sensor MQ-7 yang berasal dari datasheet secara  langsung  menjadikan  data terlihat  naik-turun  sehingga  sulit  untuk dilakukan  analisa.  Modifikasi  matematis  dari datasheet sensor  MQ-7  diperlukan  untuk mengatasi hal tersebut.
Modifikasi perhitungan yang dilakukan adalah dengan cara mengubah nilai Analog  and  Digital  Converter (ADCvalue) menjadi  nilai  voltase  [13].  Pada  perhitungan ini, nilai voltase yang dipakai adalah 5 volt .

## (2)
Nilai ADCvalue diubah  menjadi  nila VRL mengunakan persamaan (2). Setelah nilai ADCvalue -nya  diubah,  selanjutnya  adalah mencari  nilai  resistensi  pada  sensor  ( Rs ).
Untuk  mencari  nilai  Rs,  diperlukan  nilai
tegangan  yang  masuk  pada  sensor  (Vc)  yang biasanya  sama  dengan  nilai  voltase,  yaitu  5 volt.  Selanjutnya  nilai  tegangan  output rangkaian  ( VRL )  bisa  didapatkan  dengan mengukur fungsi ADC. Kemudian didapatkan nilai resistensi pada rangkaian ( RL ).
(3)
(4)
Dengan  menggunakan  persamaan  (3) didapatkan  nilai  resistensi  saat  udara  bersih (Rs).  Sebelum  mencari  nilai  ppm,  diperlukan nilai  ( Ro )  tetapi  karena  adanya  keterbatasan alat  pembanding  untuk  mencari  nilai Ro , maka  akan  dicari  dengan  menggunakan pendekatannya  saja.  Nilai Ro =  nilai Rs pada CO  kadar  100  ppm.  Untuk  membuat  kondisi lingkungan dengan kadar 100 ppm agak sulit. Oleh  karena  itu,  untuk  perhitungan  ini digunakan  kadar  ppm  di  udara  normal  (iklim udara  ruangan  normal).  Kadar  CO  di  udara ruang  normal  adalah  5-15  ppm  [14].  Karena nilai Ro adalah  suatu  tetapan  maka  dalam kondisi  20  ppm  atau  100  ppm  adalah  sama. Setelah  mendapatkan  nilai Ro ,  nilai  ppm  bisa dicari dengan menggunakan persamaan (4).
Dari hasil pengukuran data sebanyak 20  parkiran basement mall  di  Jakarta didapatkan hasil dalam grafik pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Hasil pengukuran kadar gas CO di parkiran Basement mall di Jakarta
Berdasarkan pada Gambar 5 dari grafik hasil  pengukuran  kadar  gas  CO  di  parkiran basement mall  di  Jakarta  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  pengukuran  memiliki  trend  yang naik  dan  berada  diatas  kadar  batas  toleransi untuk  kesehatan.  Berdasarkan  pengukuran tersebut  didapat  bahwa  modus  nilai  ada  pada kadar  17,27  ppm  dan  rata-rata  kadar  udara adalah  15,52  ppm.  Hal  ini  membuktikan bahwa  pada  area  parkir basement diperlukan suatu  alat  yang  dapat  melakukan  pertukaran udara  dengan  baik  sehingga  kadar  gas  CO yang  terperangkap  di  dalam  area  parkir basement bisa  dibuang  keluar  dan  kadar kualitas udara menjadi jauh lebih baik.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  sistem  monitoring  gas  CO  pada parkiran basement ini dirasa sudah cukup baik untuk  diaplikasikan  secara  nyata.  Hal  ini dikarenakan  adanya  keunggulan  dari  segi
ringkas  alat  yang  dipakai  dan  proses penyimpanan  data  yang  sudah  menggunakan cloud. Selain  itu,  pengiriman  data  juga  sudah berbasis  IoT  dengan  memanfaatkan  WiFi modul ESP8266 sebagai alat untuk mengirimkan  data  ke  tempat  penyimpanan cloud secara real-time .  Tetapi  alat  ini  belum memiliki  integrasi  dengan  sistem  ventilasi yang  menjadi  fasilitas  pada  parkiran basement . Sistem  monitoring  ini  bisa  dikembangkan dengan  lebih baik lagi dan  dapat diintegrasikan dengan  sistem  ventilasi  yang  ada  pada parkiran basement .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    P.  Spachos,  dan  D.  Hatzinakos,  “Real- Time Indoor Carbon Dioxide Monitoring Through  Cognitive  Wireless  Sensor Network”, IEEE  Sensors  Journal ,  vol.
16, no. 2, hal. 506 - 514, 2016
[2]  Canadian Centre for Occupational Health and Safety, “Indoor Air Quality, “ July,
2016. [Daring]. Tersedia: https://www.ccohs.ca/oshanswers/chem icals/iaq_intro.html. [Diakses: 25 September, 2019]
[3] S. D. T. Kelly, N. K. Suryadevara, and S. C. Mukhopadhyay, “Towards  the Implementation of IoT for Environmental
Condition Monitoring in Homes,” IEEE Sensors  Journal ,  vol.  13,  no.  10,  hal. 3846-3853, 2013.
[4]        X.  Liu,  S.  Cheng,  H.  Liu,  S.  Hu,  D. Zhang  dan    H.  Ning,  “A  survey  on  gas sensing  technology,” Sensors ,  vol.  12,
no. 7, hal. 9635–9665, 2012.
[5]   Song Hongru, Wang Yihuai, Yang Fan.
Design and implementation  of  intelligent gas  meter  system  based  on  narrowband IoT.  Sensors  &  amp;  micro  Systems, vol. 38, no. 3, hal. 113-116, 2019.
[6] H. Aamer, R. Mumtaz, H. Anwar, and S.
Posland,  “A  Very  Low  Cost,  Open, Wireless,  Internet  of  Things  (IoT)  Air Quality  Monitoring  Platform,”  In  Proc. 15th International Conference on Smart Cities: Improving Quality of Life Using ICT  & IoT (HONET-ICT),  2018,  hal. 102-106.
[7]      K.  Patil  V,  Kiran  B.N,  dan  R.  Srinath,
“Internet  Of  Things  For  Green  House Gas  Detection  System,” International
Research  Journal  of  Engineering  and Technology  (IRJET) ,  vol.  3,  no.  5,  hal. 3053 – 3055, 2016.
[8]      G.  Parmar,  S.  Lakhani,  and  M.  K. Chattopadhyay,  “An  IoT  Based  Low Cost Air Pollution Monitoring System,”
In  Proc.  Recent  Innovations  is  Signal Processing  and  Embedded  Systems (RISE-2017)  27-29  October,  2017, hal.524 – 528.
[9]  https://thingspeak.com/  [Diakses:  29 Oktober, 2019]
[10]  Anwar  Hidayat,  “Cara  Perhitungan Rumus  Slovin  Besar  Sampel  Minimal”, Desember,  2017.  [Daring].  Tersedia: https://www.statistikian.com/2017/12/hit ung-rumus-slovin-sampel.html. [Diakses: 29 Oktober, 2019]
[11]    Ivan  Grokhotkov,  “ESP8266  Arduino Core  Documentation  Release  2.4.0,” Jan  02,  2018.  [Online]  Tersedia: https://datasheet4u.com/datasheet- parts/ESP8266- datasheet.php?id=853652.  [Diakses:  8 November, 2019]
[12]    www:hwsensor.com,  “Technical  Data MQ-7 Gas Sensor”, Huawei Electronics
Co. [Diakses: 4 November, 2019]. [13]  Pambudi Giri Wahyu. “Cara menggunakan  modul  deteksi  gas  CO MQ-7  dengan  Arduino,”  July,  2018. [Daring]. Tersedia: https://www.cronyos.com/cara- menggunakan-modul-deteksi-gas-co- mq7-dengan-arduino/.
[Diakses: 4 Oktober, 2019].
[14]    Clean  Air  Initiative  for  Asian  Cities Centre  (CAI-Asia),  “Air  Quality  in
Asia: Status and Trends”, 2010 Edition.
[Daring]. Tersedia: http://www.cleanairinitiative.org. [Diakses:  20 Oktober, 2019].